이미지 검색

Image retrieval

이미지 검색 시스템은 디지털 이미지의 큰 데이터베이스에서 이미지를 검색, 검색 및 검색하는 데 사용되는 컴퓨터 시스템이다. 대부분의 전통적인 일반적인 이미지 검색 방법은 설명 단어에서 검색을 수행할 수 있도록 이미지에 캡션, 키워드, 제목 또는 설명과 같은 메타데이터를 추가하는 방법을 사용한다. 수동 이미지 주석은 시간이 많이 걸리고, 수고가 많이 들고, 비용이 많이 든다. 이를 해결하기 위해 자동 이미지 주석에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 또한, 소셜 웹 애플리케이션과 의미 웹의 증가는 여러 웹 기반 이미지 주석 도구의 개발에 영감을 주었다.

최초의 마이크로컴퓨터 기반의 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 1990년대 MIT에서 배니디 프라사드, 아마르 굽타, 후민 투옹, 스튜어트 매드닉에 의해 개발되었다.[1]

2008년 조사 기사는 2007년 이후의 진행 상황을 기록하였다.[2]

검색 방법

이미지 검색은 이미지를 찾는 데 사용되는 전문 데이터 검색이다. 이미지를 검색하기 위해 사용자는 키워드, 이미지 파일/링크와 같은 쿼리 용어를 제공하거나 일부 이미지를 클릭하면 시스템이 쿼리와 "반짝" 이미지를 반환한다. 검색 기준에 사용되는 유사성은 메타 태그, 이미지 내 색상 분포, 영역/형상 속성 등이 될 수 있다.

  • 이미지 메타 검색 - 키워드, 텍스트 등 관련 메타데이터를 기반으로 이미지 검색
  • 컨텐츠 기반 이미지 검색(CBIR) – 이미지 검색에 컴퓨터 비전 적용 CBIR는 텍스트 설명의 사용을 피하고 대신 사용자가 제공한 쿼리 이미지 또는 사용자 지정 이미지 기능에 대한 내용(텍스트, 색상, 모양 등)의 유사성을 바탕으로 이미지를 검색한다.
    • CBIR 엔진 목록 - 색상, 질감, 모양/객체 등 이미지 기반 영상 비주얼 콘텐츠를 검색하는 엔진 목록
추가 정보: 시각적 검색 엔진 및 역방향 이미지 검색

데이터 범위

이미지 검색 시스템 설계의 복잡성을 판단하기 위해서는 이미지 데이터의 범위와 성격을 이해하는 것이 중요하다. 이 설계는 또한 검색 시스템의 사용자 기반 및 예상 사용자 트래픽의 다양성과 같은 요인에 의해 크게 영향을 받는다. 이 차원을 따라 검색 데이터는 다음과 같은 범주로 분류할 수 있다.

  • 아카이브 - 대개 특정 주제에 관련된 대량의 구조화된 또는 반구조화된 동종 데이터를 포함한다.
  • 도메인별 수집 - 이것은 매우 특정한 목적을 가진 통제된 사용자에게 접근을 제공하는 균일한 수집이다. 그러한 컬렉션의 예로는 바이오메디컬과 위성 이미지 데이터베이스가 있다.
  • 엔터프라이즈 컬렉션 - 조직의 인트라넷 내에서 사용자가 액세스할 수 있는 이기종 이미지 모음입니다. 사진들은 많은 다른 장소에 저장될 수 있다.
  • Personal Collection - 대개 동질적인 컬렉션으로 구성되며 일반적으로 크기가 작고 주로 소유자가 접근할 수 있으며 일반적으로 로컬 스토리지 미디어에 저장된다.
  • 웹 - 월드 와이드 웹 이미지는 인터넷 연결을 가진 모든 사람이 액세스할 수 있다. 이러한 이미지 컬렉션은 반구조적이고, 동종적이지 않으며, 대량으로 대량 저장되며, 대개 대형 디스크 어레이에 저장된다.

평가

그러한 시스템의 성능을 조사하고 향상시키는 것을 목적으로 하는 이미지 검색 시스템을 위한 평가 워크샵이 있다.

  • ImageCLEF - 텍스트 및 순수 이미지 검색 방법을 모두 사용하여 시스템을 평가하는 교차 언어 평가 포럼의 지속적인 트랙.
  • 컨텐츠 기반 이미지 및 비디오 라이브러리의 액세스 - 1998년부터 2001년까지 IEEE 워크샵 시리즈

참고 항목

참조

  1. ^ B E Prasad; A Gupta; H-M Toong; S.E. Madnick (February 1987). "A microcomputer-based image database management system" (PDF). IEEE Transactions on Industrial Electronics. IE-34 (1): 83–8. doi:10.1109/TIE.1987.350929.
  2. ^ Datta, Ritendra; Dhiraj Joshi; Jia Li; James Z. Wang (April 2008). "Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age". ACM Computing Surveys. 40 (2): 1–60. doi:10.1145/1348246.1348248.
  3. ^ Camargo, Jorge E.; Caicedo, Juan C.; Gonzalez, Fabio A. (2013). "A kernel-based framework for image collection exploration". Journal of Visual Languages & Computing. 24 (1): 53–57. doi:10.1016/j.jvlc.2012.10.008.

외부 링크